La résistance aux antibiotiques peut être plus répandue que prévu

Les bactéries pathogènes chez l’homme développent une résistance aux antibiotiques beaucoup plus rapidement que prévu. Maintenant, la recherche informatique à l’Université de technologie Chalmers, en Suède, montre qu’une des raisons pourrait être un transfert génétique important entre les bactéries de nos écosystèmes et les humains. Ces travaux ont également conduit à de nouveaux outils pour les chercheurs en résistance.

Selon l’Organisation mondiale de la santé, la résistance aux antibiotiques est l’une des plus grandes menaces pour la santé mondiale, la sécurité alimentaire et le développement. Elle cause déjà plus de 33 000 décès par an rien qu’en Europe.

Des espèces de bactéries complètement différentes peuvent se propager des gènes de résistance les unes aux autres par le biais de plasmides – de petites molécules d’ADN où les bactéries stockent certains de leurs gènes à l’extérieur du chromosome. Lorsque deux cellules bactériennes entrent en contact, elles peuvent se copier des plasmides. C’est ce qu’on appelle la conjugaison et c’est le mécanisme le plus important pour propager la résistance aux antibiotiques.

«Ces dernières années, nous avons constaté que les gènes de résistance se propageaient aux agents pathogènes humains à un degré bien plus important que prévu», déclare Jan Zrimec, chercheur en biologie des systèmes et de synthèse à l’université de technologie Chalmers. «De nombreux gènes semblent provenir d’un large éventail d’espèces et d’environnements bactériens, tels que le sol, l’eau et les bactéries végétales.

«Cela a été difficile à expliquer car bien que la conjugaison soit très courante, nous avons pensé qu’il y avait une limitation distincte pour laquelle les espèces bactériennes peuvent transférer des plasmides entre elles. Les plasmides appartiennent à différents groupes de mobilité ou groupes MOB, donc ils ne peuvent pas transfert entre n’importe quelle espèce bactérienne.

Zrimec a développé de nouvelles méthodes d’analyse des données qui montrent que le transfert génétique peut être beaucoup plus illimité et étendu que prévu.

Entre autres choses, il a développé un algorithme qui permet d’identifier des régions d’ADN spécifiques nécessaires à la conjugaison – appelées régions oriT – dans de grandes quantités de données constituées de séquences génétiques issues de l’ADN de milliers de plasmides. L’algorithme peut également trier les plasmides en groupes MOB en fonction des régions oriT identifiées.

Il a utilisé l’algorithme pour explorer les séquences de gènes connues de plus de 4 600 plasmides naturels provenant de différents types de bactéries, ce qui n’était pas possible de le faire systématiquement auparavant. Les résultats montrent, entre autres, que:

• Le nombre de régions oriT peut être près de huit fois plus élevé que celui trouvé avec la méthode standard utilisée aujourd’hui.
• Le nombre de plasmides mobiles peut être deux fois plus élevé que précédemment.
• Le nombre d’espèces bactériennes qui ont des plasmides mobiles peut être presque deux fois plus élevé que précédemment.
• Plus de la moitié de ces plasmides ont des régions oriT qui correspondent à une enzyme de conjugaison d’un autre plasmide qui a été précédemment classé dans un groupe MOB différent. Cela signifie qu’ils pourraient être transférés par l’un de ces plasmides qui se trouve être dans la même cellule bactérienne.

La dernière partie signifie qu’il peut y avoir des mécanismes de transfert entre un grand nombre d’espèces bactériennes et des environnements où nous pensions auparavant qu’il y avait des barrières.

«Ces résultats pourraient impliquer qu’il existe un solide réseau de transfert de plasmides entre les bactéries chez les humains, les animaux, les plantes, le sol, les milieux aquatiques et les industries, pour n’en nommer que quelques-uns», explique Zrimec. «Les gènes de résistance se produisent naturellement dans de nombreuses bactéries différentes dans ces écosystèmes, et le réseau hypothétique pourrait signifier que les gènes de tous ces environnements peuvent être transférés à des bactéries qui causent des maladies chez les humains.

«Cela peut être une raison possible du développement rapide de la résistance chez les agents pathogènes humains que nous avons observés ces dernières années. Notre utilisation intensive d’antibiotiques sélectionne des gènes de résistance, qui pourraient ainsi provenir d’un réservoir génétique naturel beaucoup plus vaste que nous auparavant. estimé. « 

Les résultats doivent être vérifiés expérimentalement à l’avenir, mais les méthodes d’analyse des données développées par Zrimec peuvent déjà être utilisées par de nombreux chercheurs travaillant sur la résistance aux antibiotiques dans divers domaines médicaux et biologiques. Ils fournissent un nouvel outil puissant pour cartographier systématiquement la transférabilité potentielle de différents plasmides.

Cela a été une limitation majeure du champ de recherche jusqu’à présent », dit Zrimec.« J’espère que les méthodes pourront profiter à une grande partie de la recherche sur la résistance aux antibiotiques, qui est un domaine extrêmement interdisciplinaire et fragmenté. Les méthodes peuvent être utilisées pour des études visant à développer des limites plus efficaces à l’utilisation des antibiotiques, des instructions sur la façon dont les antibiotiques doivent être utilisés et de nouveaux types de substances qui peuvent empêcher la propagation des gènes de résistance au niveau moléculaire. « 

Jan Zrimec, chercheur en systèmes et biologie synthétique, Université de technologie Chalmers

En savoir plus: Transfert génétique par conjugaison:

Pour que la conjugaison commence, une enzyme est nécessaire – une relaxase – qui s’adapte à un emplacement spécifique sur le plasmide. La relaxase doit reconnaître et se lier à une région où l’anneau d’ADN peut être entaillé et un brin peut être transféré à la bactérie suivante. Cette région d’ADN est appelée l’origine du transfert ou oriT.

Auparavant, on pensait qu’un plasmide individuel devait contenir à la fois le gène de la relaxase et un oriT correspondant pour être transféré à d’autres bactéries. Mais une cellule bactérienne peut contenir plusieurs plasmides, et ces dernières années, divers chercheurs ont montré qu’une relaxase d’un plasmide peut s’adapter à une région oriT sur un autre plasmide dans la même cellule et activer la conjugaison de ce plasmide.

Cela signifie qu’il peut être suffisant pour un plasmide de n’avoir qu’un oriT pour pouvoir se conjuguer, ce qui signifie à son tour que de nombreux plasmides qui ont été précédemment classés comme non mobiles, parce qu’ils n’ont pas le gène de la relaxase, peuvent être conjugatifs. Mais jusqu’à présent, on ne savait pas à quel point le phénomène était répandu parmi les bactéries. C’est l’une des lacunes dans les connaissances que les résultats de Zrimec contribuent à combler.

En savoir plus: La nouvelle méthode par rapport à la norme actuelle:

Les outils standards actuels pour évaluer la transférabilité des plasmides sont basés sur la recherche des séquences d’ADN de l’enzyme relaxase ou des régions oriT auxquelles l’enzyme peut se lier. Il existe plusieurs limitations clés à cela. D’une part, certains outils produisent des résultats incomplets, tandis que d’autres nécessitent des tests de laboratoire extrêmement longs et exigeants en ressources.

La nouvelle méthode d’analyse des données de Zrimec est basée uniquement sur l’identification des régions oriT, en utilisant des propriétés physico-chimiques spéciales trouvées spécifiquement dans les régions oriT de l’ADN. Grâce à des recherches antérieures, il a montré que ces signatures physiochimiques – qui déterminent quelle relaxase peut se lier à la région oriT – sont plus stables et spécifiques que les séquences d’ADN elles-mêmes.

Cela permet la classification des plasmides dans le bon groupe MOB en fonction de la région oriT, indépendamment de la relaxase, ce qui permet également aux chercheurs de cartographier la transférabilité globale entre différentes espèces bactériennes et environnements.

Le procédé peut gérer de grandes quantités de données et peut être utilisé pour rechercher efficacement des régions oriT sur des plasmides dans leur intégralité.